05LangChain实战课 - 提示工程与FewShotPromptTemplate的应用

LangChain实战课 - 提示工程与FewShotPromptTemplate的应用

提示工程的重要性

在LangChain框架中,提示工程是构建有效大模型应用的关键。通过精心设计的提示,我们可以引导大语言模型(LLM)生成预期的输出。本节课深入探讨了如何利用LangChain中的提示模板进行有效的提示工程。

理解partial_variables的作用

在提示模板的构建过程中,partial_variables允许我们插入额外的变量,如输出解析器指定的format_instructions。这些变量指导模型生成结构化的输出,如JSON格式的数据。通过在提示中明确指示期望的输出格式,模型能够遵循这一格式,生成易于解析的数据结构。

提示工程的原则和策略

吴恩达老师和OpenAI的官方文档都提出了一系列关于提示工程的原则和策略,包括:

  1. 写清晰的指示
  2. 给模型提供参考(示例)
  3. 将复杂任务拆分成子任务
  4. 给GPT时间思考
  5. 使用外部工具
  6. 反复迭代问题

这些原则和策略不仅指导大语言模型,也指导我们的思维过程,使处理问题的思路更清晰。

提示的结构

一个实用的提示框架包括:

  • 指令(Instruction):告诉模型任务的大概内容和执行方式。
  • 上下文(Context):作为模型的额外知识来源,可以手动插入或通过向量数据库检索得来。
  • 提示输入(Prompt Input):具体的问题或需要大模型执行的任务。
  • 输出指示器(Output Indicator):标记生成文本的开始,如“解”或“import”。
LangChain 提示模板的类型

LangChain提供了多种提示模板,包括PromptTemplateFewShotPromptTemplatePipelinePromptTemplateChatPromptTemplate等,以适应不同的应用场景。

使用 PromptTemplate

PromptTemplate是基础的提示模板,用于生成适用于不同场景的提示。通过from_template方法,我们可以从字符串模板中创建提示模板对象,并使用format方法替换模板中的变量。

使用 ChatPromptTemplate

对于聊天模型,LangChain提供了一系列的模板,包括SystemMessagePromptTemplateHumanMessagePromptTemplate等,以适应不同的聊天角色。

FewShotPromptTemplate的应用

FewShotPromptTemplate是提示工程中非常重要的部分,它利用少量示例帮助模型理解任务并生成正确的响应。通过创建示例样本、提示模板和FewShotPromptTemplate对象,我们可以构建出最合适的提示,引导模型生成预期的输出。

示例选择器的使用

当示例很多时,使用示例选择器可以节省Token用量,提高效率。LangChain提供了SemanticSimilarityExampleSelector,根据语义相似性选择最相关的示例。

总结

本节课介绍了提示工程的原理和几种提示模板的用法,特别是FewShotPromptTemplate的应用。提供示例对于解决某些任务至关重要,FewShot的方式能够显著提高模型回答的质量。下一节课将探讨输出解析和“思维链提示”(Chain of Thought,简称CoT)。

思考题
  1. 探索PromptTemplate的参数:查看LangChain文档,尝试使用template_formatvalidate_template参数。
  2. 使用PipelinePromptTemplate和自定义Template:尝试使用这些模板,并构建自己的应用。
  3. 构想鲜花店运营场景中的客户服务对话任务:设计一个少样本学习任务,让模型学习如何解答客户的问题。
1. 探索PromptTemplate的参数

在LangChain中,PromptTemplate 是一个用于生成提示(prompts)的类,它允许开发者自定义与模型交互的方式。以下是template_formatvalidate_template参数的简要说明:

  • template_format:此参数用于指定模板字符串的格式。通常,模板字符串中会包含一些占位符,这些占位符在实际使用时会被具体的值替换。template_format参数可以指定这些占位符的格式,以确保模板能够正确地生成提示。例如,如果模板中需要一个日期,template_format可以确保日期的格式是正确的。

  • validate_template:此参数用于验证模板是否符合特定的标准或规则。在生成提示之前,使用validate_template可以检查模板是否包含必要的元素,或者是否符合特定的语法规则。这有助于避免生成无效或错误的提示,从而提高模型交互的质量和效率。

要使用这些参数,你需要查看LangChain的文档,了解具体的使用方法和示例。然后,你可以尝试编写自己的模板,并使用这些参数来格式化和验证模板。

2. 使用PipelinePromptTemplate和自定义Template

PipelinePromptTemplate是LangChain中的一个高级模板,它允许你将多个提示模板组合成一个管道(pipeline),这样可以按顺序执行多个步骤。以下是如何使用PipelinePromptTemplate和自定义模板的步骤:

  • 定义自定义模板:首先,你需要定义自己的模板,这些模板可以是简单的字符串模板,也可以是更复杂的模板,包含多个步骤和逻辑。

  • 创建PipelinePromptTemplate:然后,你可以创建一个PipelinePromptTemplate实例,并将你的自定义模板作为步骤添加到管道中。

  • 构建应用:最后,你可以使用这个管道模板来构建你的应用。例如,如果你正在构建一个问答系统,你可能需要一个模板来提取问题,一个模板来生成查询,以及一个模板来格式化答案。

这里是一个简单的例子:

from langchain.PromptTemplate import PromptTemplate
from langchain.PipelinePromptTemplate import PipelinePromptTemplate# 定义自定义模板
template1 = PromptTemplate(input_variables=["question"], template="你的问题是什么?")
template2 = PromptTemplate(input_variables=["query"], template="生成查询:{query}")# 创建PipelinePromptTemplate
pipeline_template = PipelinePromptTemplate(steps=[template1, template2])# 使用模板
# 假设你有一个"question"变量,包含用户的问题
question = "天空为什么是蓝色的?"
# 通过模板生成查询
query = pipeline_template({"question": question})
3. 构想鲜花店运营场景中的客户服务对话任务

在鲜花店的客户服务场景中,你可以设计一个少样本学习任务,让模型学习如何解答客户的问题。以下是设计这个任务的步骤:

  • 收集数据:首先,你需要收集一些客户服务对话的样本。这些样本可以是真实的对话记录,也可以是模拟的对话。

  • 标注数据:然后,你需要对这些样本进行标注,指出每个问题的正确答案或响应。

  • 设计模板:接下来,你可以设计一些模板,这些模板可以帮助模型理解和生成客户服务对话。

  • 训练模型:使用这些标注好的数据和模板,你可以训练一个模型,让它学习如何回答客户的问题。

  • 评估和迭代:最后,你需要评估模型的性能,并根据需要进行迭代和优化。

这里是一个简单的示例模板:

# 客户问:我想要一束玫瑰花,有什么推荐的吗?
template = PromptTemplate(input_variables=["question"], template="客户想要{question},推荐{answer}。")# 假设模型已经训练好,并且知道如何回答这个问题
answer = "我们有一款名为'浪漫满屋'的玫瑰花束,非常受欢迎。"
response = template({"question": "一束玫瑰花", "answer": answer})
print(response)  # 输出:客户想要一束玫瑰花,推荐我们有一款名为'浪漫满屋'的玫瑰花束,非常受欢迎。

通过这种方式,你可以构建一个能够自动回答客户问题的智能客户服务系统。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/465339.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

猎板PCB2到10层数的科技进阶与应用解析

1. 单层板(Single-sided PCB) 定义:单层板是最基本的PCB类型,导线只出现在其中一面,因此被称为单面板。限制:由于只有一面可以布线,设计线路上有许多限制,不适合复杂电路。应用&…

2025年山东省考报名流程图解

2025年山东公务员考试备考开始 为大家整理了从笔试到录用的全部流程,希望可以帮助到你们!参考2024年山东省考公告整理,请以最新公告为准! 一、阅读公告和职位表 二、职位查询 三、网上报名 四、确认缴费 五、网上打印准考证 六、参…

修改elementUI等UI组件样式的5种方法总结,哪些情况需要使用/deep/, :deep()等方式来穿透方法大全

文章目录 方法 1:全局修改样式示例:修改 `ElMessage` 的背景色和字体颜色方法 2:修改特定类型的 `ElMessage` 样式-全局-不需要穿透示例:修改 `ElMessage` 成功类型的样式方法 3:通过 Scoped CSS 在组件内部修改-局部-不需要穿透方法 4:使用 JavaScript 动态修改样式-不需…

pandas——对齐运算+函数应用

引言:对齐运算是数据清洗的重要过程,可以按索引对齐进行运算,如果没对齐的位置则补NaN,最后也可以填充NaN 一、Series的对齐运算 1.Series 按行、索引对齐 import pandas as pds1 pd.Series(range(10, 20), indexrange(10)) s2…

# Ubuntu 达人九步养成记(1)

Ubuntu 达人九步养成记(1) 目录: 一、ubuntu基本安装 二、设置语言环境 三、设置服务器镜像源 四、在启动栏添加终端图标 五、使用apt更新和升级系统软件 六、使用apt安装软件 七、使用apt删除软件以及apt-get 八、deb格式及谷歌浏览…

优选算法第五讲:位运算模块

优选算法第五讲:位运算模块 1.常见的位运算总结2.判断字符是否唯一3.丢失的数字4.两整数之和5.只出现一次的数字II6.消失的两个数字 1.常见的位运算总结 2.判断字符是否唯一 链接: link class Solution { public:bool isUnique(string astr) {if(astr.size() >…

计算机视觉算法真的难学吗?这些技巧让你轻松掌握

在当今这个数字化迅猛发展的时代,计算机视觉作为人工智能的重要分支,正在逐渐改变我们的生活和工作方式。很多人可能会觉得计算机视觉算法难以掌握,尤其是在面对复杂的数学和编程时,常常会感到无从下手。不过,实际上&a…

基于YOLO11/v10/v8/v5深度学习的老鼠智能检测系统设计与实现【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】

《------往期经典推荐------》 一、AI应用软件开发实战专栏【链接】 项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.【…

机器学习—前向传播的一般实现

可以写一个函数来实现一个密集的层,那是神经网络的单层,所以定义稠密函数,它将上一层的激活作为输入以及给定层神经元的参数w和b。看下边图片所展示的例子,把所有这些权重向量堆叠成一个矩阵,wnp.array([[1,-3,5][2,4,…

高清烟花视频素材下载网站推荐

无论是庆祝节日、婚礼,还是各种欢庆活动,烟花总能瞬间点燃气氛,带来视觉上的震撼。在视频作品中加入绚丽的烟花瞬间,能够立刻提升画面的冲击力和节庆氛围。那么,高清烟花视频素材去哪下载呢?今天&#xff0…

Java异常体系结构

在Java编程中,异常处理是一个重要的概念。理解Java的异常体系结构以及如何捕获和处理异常,对于编写健壮的程序至关重要。本文将详细介绍Java异常体系结构的组成部分,以及异常的捕获和处理机制。 一、Java异常体系结构 Java的异常体系结构可以…

免费,基于React + ECharts 国产开源 IoT 物联网 Web 可视化数据大屏

文末查看开源项目地址 Light Chaser 是一款国产开源免费的基于 React18、Vite5、TypeScript5 技术栈实现的 Web 可视化大屏设计工具,支持Docker方式部署,支持MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle 数据源。 你可以简单快速地搭建数据可视化展示、数据报…

【解决】Pico 串流 Unity 开发环境 Preview 黑屏问题

开发平台:Unity 6.0 开发工具:Pico SDK   一、问题描述 在 Unity 开发环境下运行 测试 PicoVR 表现时,出现 Game视窗 PicoVR投屏 呈现黑屏效果。详细背景如下: UnitySwitch PlateformPICO Integration SDKPICO Live Preview6…

pytest高版本兼容test_data[“log“] = _handle_ansi(“\n“.join(logs))错误

一、问题现象: 执行seleniumpytest结束时报: INTERNALERROR> File "D:\workspace\pytestframe\.venv\Lib\site-packages\pytest_html\report_data.py", line 141, in add_test INTERNALERROR> test_data["log"] _handle_ansi(&q…

编译工具与文件学习(一)-YAML、repos、vcstoolcolcon

YAML YAML(YAML Ain’t Markup Language)是一种人类可读的数据序列化格式,常用于配置文件、数据交换和存储结构化数据。YAML 的设计目标是简洁、易读,并且能够表示复杂的数据结构。 YAML 文件的基本语法 基本结构: Y…

信息学科平台系统构建:Spring Boot框架深度解析

4系统概要设计 4.1概述 本系统采用B/S结构(Browser/Server,浏览器/服务器结构)和基于Web服务两种模式,是一个适用于Internet环境下的模型结构。只要用户能连上Internet,便可以在任何时间、任何地点使用。系统工作原理图如图4-1所示: 图4-1系统工作原理…

从传统服务器到虚拟化:虚拟机 VM 如何改变计算游戏规则?

目录 VMware 数据中心虚拟化入门Ⅰ—— 虚拟机 Virtual Machine(VM)1. 虚拟机 Virtual Machine, VM阅读本文后可以获得以下信息1.1 什么是虚拟机问题思考(1)从传统服务器到虚拟化服务器(2)问题:…

双向链表及如何使用GLib的GList实现双向链表

双向链表是一种比单向链表更为灵活的数据结构,与单向链表相比可以有更多的应用场景,本文讨论双向链表的基本概念及实现方法,并着重介绍使用GLib的GList实现单向链表的方法及步骤,本文给出了多个实际范例源代码,旨在帮助…

MySQL 数据库之库操作

文章目录 1. 什么是数据库2. 基础概念2.1 连接数据库2.2 服务器,数据库,表关系2.3 SQL分类 3. 库的操作3.1 创建,选择,查看数据库3.2 字符集和默认校验规则 3.3 操纵数据库3.3.1 数据库查看3.3.2 数据库删除3.3.3 数据库修改 4. 其…

Windows安装多个NodeJS版本

下载nvm管理工具,下载完成解压安装 https://github.com/coreybutler/nvm-windows/releases 选择nvm安装位置 选择nvm安装node版本的安装位置 如果提示你已经安装的有nodejs,提示你是否通过nvm管理nodejs,选择是,继续安装即可…